package com.fx.zmlzml.algorithm.ga;

public class GaAlgorithm {



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//            // 评估种群适应度
//            List<Individual> evaluatedPopulation = evaluatePopulation(population, price);
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//            // 按适应度排序
//            evaluatedPopulation.sort((a, b) -> Double.compare(b.getFitness(), a.getFitness()));
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//            // 计算当前种群的多样性
//            double diversity = calculatePopulationDiversity(evaluatedPopulation);
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//            // 根据种群多样性动态调整变异率
//            double currentMutationRate = BASE_MUTATION_RATE;
//            if (diversity < DIVERSITY_THRESHOLD) {
//                // 多样性不足时增加变异率，以促进种群多样性
//                currentMutationRate = Math.min(0.3, BASE_MUTATION_RATE * (1 + (DIVERSITY_THRESHOLD - diversity) / DIVERSITY_THRESHOLD));
//            }
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//            // 创建新一代种群
//            List<PcDTO> newPopulation = new ArrayList<>();
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//            // 保留精英个体
//            for (int i = 0; i < ELITISM_COUNT && i < evaluatedPopulation.size(); i++) {
//                newPopulation.add(evaluatedPopulation.get(i).getPc());
//            }
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//            // 通过选择、交叉和变异生成新个体
//            Random random = new Random();
//            while (newPopulation.size() < POPULATION_SIZE) {
//                // 选择父代 - 结合轮盘赌和锦标赛选择
//                Individual parent1 = selectParentTournament(evaluatedPopulation, 3); // 3个个体的锦标赛
//                Individual parent2 = selectParentTournament(evaluatedPopulation, 3);
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//                // 交叉操作
//                List<PcDTO> children = new ArrayList<>();
//                if (random.nextDouble() < BASE_CROSSOVER_RATE) {
//                    children = crossover(parent1.getPc(), parent2.getPc());
//                } else {
//                    // 不进行交叉，直接复制父代
//                    children.add(new PcDTO());
//                    children.get(0).setPcMotherboard(parent1.getPc().getPcMotherboard());
//                    children.get(0).setPcCpu(parent1.getPc().getPcCpu());
//                    children.get(0).setPcCooler(parent1.getPc().getPcCooler());
//                    children.get(0).setPcGpu(parent1.getPc().getPcGpu());
//                    children.get(0).setPcMemory(parent1.getPc().getPcMemory());
//                    children.get(0).setPcHardDisk(parent1.getPc().getPcHardDisk());
//                    children.get(0).setPcPowerSupply(parent1.getPc().getPcPowerSupply());
//                    children.get(0).setPcCase(parent1.getPc().getPcCase());
//                }
//
//                // 变异操作
//                for (PcDTO child : children) {
//                    if (random.nextDouble() < currentMutationRate) {
//                        // 智能变异：优先变异适应度较低的组件
//                        smartMutate(child, motherboards, cpus, coolers, gpus, memories, hardDisks, powerSupplies, cases, price);
//                    } else {
//                        // 普通变异
//                        mutate(child, motherboards, cpus, coolers, gpus, memories, hardDisks, powerSupplies, cases);
//                    }
//                    newPopulation.add(child);
//                    if (newPopulation.size() >= POPULATION_SIZE) {
//                        break;
//                    }
//                }
//            }
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//            // 限制种群大小
//            if (newPopulation.size() > POPULATION_SIZE) {
//                newPopulation = newPopulation.subList(0, POPULATION_SIZE);
//            }
//
//            // 更新种群
//            population = newPopulation;
//        }
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//        // 评估最终种群
//        List<Individual> evaluatedPopulation = evaluatePopulation(population, price);
//
//        // 按适应度排序
//        evaluatedPopulation.sort((a, b) -> Double.compare(b.getFitness(), a.getFitness()));
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//        // 返回指定数量的多样性最佳配置
//        List<PcDTO> diverseResults = getDiverseResults(evaluatedPopulation, RESULT_COUNT);
//        if (!diverseResults.isEmpty()) {
//            return new PcVO().convertPcVOList(diverseResults);
//        }
}
